基于R语言的社会统计分析课程：前往报名学习
患有数学恐惧症？对希腊字母感到无所适从？本课程将用一点点的数学知识，教会你如何作为统计学原理的消费者，将统计思维运用到浩瀚的社会科学研究中。
开设学校：清华大学；学科：理学、
患有数学恐惧症？对希腊字母感到无所适从？本课程将用一点点的数学知识，教会你如何作为统计学原理的消费者，将统计思维运用到浩瀚的社会科学研究中。
-1.1 什么是统计学?
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-1.2 数据
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-1.3 随机化原则
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-1.4 数据收集方法
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-第一章：绪论--1.5 习题
-2.1 描述统计概述 - 社会学概念的量化问题
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-2.2 变量的分类
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-2.3 描述统计方法 I: 制表法 Tabular Method
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-2.4 描述统计方法 II: 绘图法 Graphical Method
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-2.5 描述统计方法 III: 数值法 Numerical Method
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-第二章：描述统计--2.6 习题
-3.1 探索性数据分析
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-3.2 EDA的制图原则
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-3.3 R语言初体验
--R 语言初体验
-3.4 CRAN 和学习资源
-3.5 R 基础知识
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-3.6 图形和数值
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-4.1 概率的基本概念
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-4.2 离散型与连续型变量的概率分布
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-4.3 正态分布
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-4.4 抽样分布
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-第四章：概率分布--4.5 习题
-5.1 用抽样分布来代表抽样的变异性
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-5.2 样本均值的抽样分布
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-5.3 中心极限定理
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-5.4 点估计和区间估计
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-第五章：统计推断 - 估计--5.5 习题
-6.1 区间估计
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-6.2 总体比例的区间估计
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-6.3 置信水平
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-6.4 总体均值的区间估计
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-第六章：统计推断 - 区间估计--6.5 习题
-7.1 绪论
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-7.2 一个显著性检验的五个部分
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-7.3 均值的显著性检验
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-7.4 比例的显著性检验
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-7.5 检验中错误的类型
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-第七章： 统计推断 - 显著性检验--7.6 习题
-8.1 预备知识
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-8.2 比较两组比例
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-8.3 比较两个独立样本的均值
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-8.4 比较两个相依样本的均值
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-8.5 方差分析（选学）
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-第八章：两组比较和多组比较--8.6 习题
-9.1 变量间的关联分析
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-9.2 列联分析
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-9.3 定序变量间的关联关系
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-第九章：变量间的关联分析--9.4 习题
-10.1 简单线性回归模型概述
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-10.2 模型系数估计
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-10.3 评价系数估计的准确性
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-10.4 评价模型的准确性
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-10.5 R Lab: 用R构建简单线性模型
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-第十章：简单线性回归--10.6 习题
-11.1 多元线性回归概述
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-11.2 多元线性回归
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-11.3 潜在问题及解决方案
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-11.4 用R语言进行多元线性回归
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-第十一章：多元回归--11.5 习题
-12.1 社会科学中的分类问题
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-12.2 Logistic回归概述
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-12.3 Logistic回归系数估计
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-12.4 Logistic回归模型评价
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-12.5 其他多元统计方法
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-12.6 R语言实践
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-12.7 结束语
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罗昊，博士，讲师。2011年毕业于瑞典乌普萨拉大学社会科学学院统计学系，获统计学博士学位，主修结构方程模型。2011年至2014年间，分别在清华大学和香港大学从事博士后研究，主攻结构方程模型方法论以及社会学、人口学定量研究，期间于国际核心期刊发表论文十余篇，并出版学术专著一部。 2014年起在清华大学社会学系任教，主要讲授“社会统计学”、“社会统计学（中级）”和“大数据分析(A)”。
